À propos de MyTracks

MyTracks est une startup early-stage qui construit une plateforme data & IA pour transformer le marché du véhicule d’occasion.
Nous traitons des millions de lignes de données réelles issues d’annonces, de transactions et de sources métier pour développer des modèles de Machine Learning au cœur de notre produit : estimation de prix, matching intelligent, scoring, ACV, TCO, détection d’anomalies.

Tu évolueras dans une équipe produit resserrée, très orientée modèles & production 🚀.
Ici, la data n’est pas théorique : tes modèles sont déployés dans un SaaS B2B et ont un impact business direct.

Beaucoup de data réelle. Beaucoup d’expérimentations. Beaucoup d’itérations.

Missions

🔍 Data exploration & feature engineering

• Explorer des datasets massifs, hétérogènes et bruités
• Identifier patterns, outliers, biais et dérives de données
• Construire des features métier pertinentes pour la prédiction
• Transformer tes analyses en améliorations concrètes des modèles

🤖 Machine Learning & modélisation

• Concevoir et améliorer nos modèles d’estimation et de scoring
• Tester différentes approches ML : régressions, CatBoost, XGBoost, LightGBM, RandomForest
• Mettre en place des protocoles d’évaluation robustes (cross-validation, backtesting, métriques métier)
• Analyser les performances au-delà du score : stabilité, biais, généralisation, explicabilité

🧩 Data engineering léger & pipelines

• Préparer, nettoyer et structurer de nouvelles sources de données
• Intégrer ces flux dans nos pipelines de production
• Détecter et corriger les problèmes de qualité, de cohérence et de traçabilité

📊 Modèles en production & impact business

• Travailler sur la fiabilité, la robustesse et l’explicabilité des prédictions
• Mesurer l’impact réel des modèles sur l’usage client et la performance business
• Participer aux arbitrages produit : quels modèles, pour quels usages, avec quelle valeur ?

⚡ Itération rapide & déploiement

• Prototyper vite, tester, apprendre, améliorer en continu
• Industrialiser tes modèles dans le SaaS (API, scoring, batch)
• Assurer une transition propre du notebook à la production

Profil recherché

• Étudiant(e) en Bac+5 (Bac+4 possible) en data, IA, maths appliquées, école d’ingénieur
• Solides bases en mathématiques, statistiques et raisonnement algorithmique
• Très à l’aise en Python (Pandas, NumPy)
• Bonne maîtrise de SQL (MySQL)
• Capacité à comprendre un modèle au-delà d’un score : biais, limites, stabilité, interprétabilité
• Goût pour l’itération rapide, l’expérimentation et la compréhension fine de la donnée

Bonus :

• Expérience avec CatBoost, XGBoost, LightGBM
• Notions de MLOps / MLflow / FastAPI
• Intérêt pour les problématiques de pricing, matching, scoring
• Appétence pour le marché automobile ou les plateformes data

Stack technique

Python, Pandas, NumPy
scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM, RandomForest
SQL (MySQL)
FastAPI
MLflow
Jupyter, Git / GitHub

Pourquoi nous rejoindre ?

• De la vraie Data Science / Machine Learning appliquée (pas de POC oubliés)
• Des modèles déployés en production et utilisés par des clients
• Forte autonomie technique et responsabilités réelles
• Environnement startup early-stage : rapide, concret, sans inertie
• Bureaux à Technowest (proche Bordeaux)
• Possibilité d’embauche à l’issue du stage ou de l’alternance selon performances et évolution de la startup 🚀

Envie de travailler sur des modèles qui ont un impact réel ?
Écris à recrutement@mytracks.fr en précisant Stage ou Alternance dans ton message.